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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

【時間地點(diǎn)】 2019年10月24-28日 深圳
【培訓(xùn)講師】 多名專家
【參加對象】 不限
【參加費(fèi)用】 ¥7800元/人 (含培訓(xùn)費(fèi)、場地費(fèi)、考試證書費(fèi)、資料費(fèi)、學(xué)習(xí)期間午餐),食宿可統(tǒng)一安排,費(fèi)用自理。請學(xué)員帶身份證復(fù)印件一張。
【會務(wù)組織】 森濤培訓(xùn)網(wǎng)(dbslw.com.cn).廣州三策企業(yè)管理咨詢有限公司
【咨詢電話】 020-34071250;020-34071978(提前報名可享受更多優(yōu)惠)
【聯(lián) 系 人】 龐先生,鄧小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在線 QQ 】 568499978 培訓(xùn)課綱 課綱下載    
【溫馨提示】 本課程可引進(jìn)到企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn),歡迎來電預(yù)約!
培訓(xùn)關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)(多名專家)課程介紹:

一、培訓(xùn)收益
課程中通過細(xì)致講解,使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括:
1.回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn);
2.決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn);
3.集成學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)戰(zhàn);
4.KNN算法和決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn);
5.聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn);
6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;
7.Tensorflow;
8.生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GANs。

二、培訓(xùn)特色
本次培訓(xùn)從實(shí)戰(zhàn)的角度對深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了全面的剖析,并結(jié)合實(shí)際案例分析和探討深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景,給深度學(xué)習(xí)相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪。

三、日程安排

日程

培訓(xùn)模塊

培訓(xùn)內(nèi)容

第一天
上午

機(jī)器學(xué)習(xí)簡介

回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn):
1.一元線性回歸
2.代價函數(shù)
3.梯度下降法
4.使用梯度下降法實(shí)現(xiàn)一元線性回歸
5.標(biāo)準(zhǔn)方程法
6.使用sklearn實(shí)現(xiàn)一元線性回歸
7.多元線性回歸
8.使用sklearn實(shí)現(xiàn)多元線性回歸
9.特征縮放,交叉驗(yàn)證法
10.過擬合正則化
11.嶺回歸
12.sklearn實(shí)現(xiàn)嶺回歸
13.LASSO回歸
14.sklearn實(shí)現(xiàn)LASSO回歸

第一天
下午

決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn)

15.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹
16.sklearn實(shí)現(xiàn)決策樹
17.決策樹-CART算法
18.決策樹應(yīng)用

集成學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)戰(zhàn)

19.Bagging介紹與使用
20.隨機(jī)森林介紹與使用
21.Adaboost介紹與使用
22.Stacking和Voting介紹與使用

泰坦尼克號獲救人員預(yù)測項(xiàng)目

第二天
上午

KNN算法和決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn)

1.KNN算法介紹
2.python實(shí)現(xiàn)knn算法
3.sklearn實(shí)現(xiàn)knn算法完成iris數(shù)據(jù)集分類

聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn)

4.k-means算法原理
5.k-means算法實(shí)現(xiàn)
6.DBSCAN算法原理
7.DBSCAN算法實(shí)現(xiàn)

第二天
下午

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
9.單層感知器程序
10.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11.激活函數(shù),損失函數(shù)和梯度下降法
12.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或問題
13.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
14.BP算法推導(dǎo)
15.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問題
16.BP算法完成手寫數(shù)字識別
16.sklearn-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫數(shù)字識別
17.GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺

特征工程貸款拖欠預(yù)測項(xiàng)目
用戶流失預(yù)測項(xiàng)目

第三天
上午

Tensorflow(一)

1.深度學(xué)習(xí)框架介紹
2.Tensorflow安裝
3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識:圖,變量,fetch,feed
4.Tensorflow線性回歸
5.Tensorflow非線性回歸
6.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解
7.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識別
8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用

第三天
下午

Tensorflow(二)

9.過擬合,正則化,Dropout
10.各種優(yōu)化器Optimizer
11.改進(jìn)手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡(luò)
12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹
13.使用CNN解決手寫數(shù)字識別
14.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹
15.LSTM的使用
16.模型保存與載入

第四天
上午

圖像識別項(xiàng)目

1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3
2.使用Inception-v3做圖像識別

圖像識別項(xiàng)目

3.訓(xùn)練自己的圖像識別模型

驗(yàn)證碼識別項(xiàng)目

4.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹
5.生存驗(yàn)證碼圖片
6.構(gòu)建驗(yàn)證碼識別模型

第四天
下午

文本分類項(xiàng)目

7.文本分類任務(wù)介紹
8.word2vec介紹
9.使用CNN完成文本分類
10.使用LSTM完成文本分類

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GANs

11.GANs介紹
12.使用tensorflow完成GANs

業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流

四、授課專家

覃老師  上海大學(xué)物理學(xué)碩士,創(chuàng)業(yè)公司合伙人,技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn),精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像,語音,nlp,搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目,研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國家專利。同時具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn),講課通熟易懂,代碼風(fēng)格簡潔清晰。

蔣老師  清華大學(xué)博士,人工智能專家 機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn),精通python、算法原理與編程實(shí)踐,F(xiàn)就職于某大型國有科技公司從事大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用和開發(fā)。豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),對大數(shù)據(jù)的收集、處理、數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際應(yīng)用中有深刻的認(rèn)識。致力于利用大數(shù)據(jù)、人工智能在企業(yè)決策規(guī)劃、語義理解、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn),講課通熟易懂,代碼風(fēng)格簡潔清晰。

余老師計(jì)算機(jī)碩士,十幾年IT項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),帶領(lǐng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)完成網(wǎng)站構(gòu)架、技術(shù)研發(fā)、設(shè)計(jì),測試等工作;設(shè)計(jì)、指導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)模塊,并對系統(tǒng)安全性、穩(wěn)定性負(fù)責(zé); 根據(jù)公司的發(fā)展戰(zhàn)略,提出it發(fā)展規(guī)劃,并推動實(shí)施;合理安排部門內(nèi)員工的日常工作,做到高效率、優(yōu)效果。擅長多種技術(shù)技能,精通產(chǎn)品設(shè)計(jì)和需求分析;精通python、算法原理與編程實(shí)踐;精通大數(shù)據(jù)Hadoop平臺、Kylin等的應(yīng)用和開發(fā);精通JAVA 平臺的Spring、Mybatis及分布式、多線程高性能架構(gòu)相關(guān)開發(fā)技術(shù);精通Spring Cloud 微服務(wù)架構(gòu)和Spring Boot開發(fā);精通.NET 平臺的架構(gòu)和設(shè)計(jì);精通 Redis 緩存 MongoDB ,Rabbit MQ;精通高并發(fā)Web應(yīng)用的性能瓶頸和調(diào)優(yōu)方式;精通架構(gòu)模式,Transaction、Security、Persistence等機(jī)制及實(shí)現(xiàn),IOC、AOP、SOA等理念及實(shí)現(xiàn);精通各種主流應(yīng)用架構(gòu)和平臺,熟悉工作流引擎、規(guī)則引擎等中間件等。

本課程由中國信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《人工智能高級工程師》證書, 證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明,以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。


培訓(xùn)課綱 課綱下載


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課程專題機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)


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